プロセス自動化ガイド2025年版:優先順位の適切な設定
プロセス自動化でAIを利用すると職場の混乱は避けられません。重要なのは組織が主導権を握ることです。

要約
プロセス自動化の理解
プロセス自動化は、従業員の多くの時間を要する一方で思考をほとんど必要としない、手作業の繰り返しタスクをテクノロジーで置き換える方法です。
現代のデジタルプロセス自動化は、ソフトウェア、ボット、AIを活用して、電子ワークフロー、インテリジェントな文書キャプチャ、自動化された意思決定を実現します。
現在組織は競争力を維持するためにプロセス自動化が不可欠であると考えています。
主なメリットと活用
プロセス自動化により、プロセスの最適化、手作業の削減、生産性アップ、精度の向上、業界全体での拡張性の強化を実現できます。
医療、金融サービス、政府など、さまざまな業界の多様なタスクに活用できます。
実際の導入事例では、投資会社は請求書処理を30日から当日処理へと短縮し、年間100万ドルを削減するという劇的な成果が示されています。
プロセス自動化の種類とAIの未来
プロセス自動化の未来はAIによって形作られています。
プロセス自動化テクノロジーには、ロボティックプロセスオートメーション(RPA)のようにあらかじめプログラムされた固定的なワークフローを自動化するシンプルなものから、AIの力を活用して知的文書処理(IDP)のように人間に近い知能をプロセスに適用できる高度なソリューションまで幅広い種類が存在します。
HylandのAIを搭載したソリューションにはHyland IDPがあり、OCR(光学式文字認識)、インテリジェントな分類、継続的な学習機能により、一段階上の自動化を実現します。
プロセス自動化とは
プロセス自動化とは、人が行っている手作業の繰り返しタスクをテクノロジーで置き換えることです。通常は、従業員の多くの時間を必要とする一方で思考をほとんど必要としないプロセスに適用されます。プロセス自動化の種類には、ビジネスプロセス自動化、インテリジェントプロセス自動化、ワークフロー自動化などがあります。
初期のプロセス自動化は、ヘンリー・フォードの有名な組立ラインのように、大型機械を使ったものでした。現在のデジタルプロセス自動化(DPA)には、電子ワークフロー、文書のルーティング、インテリジェントキャプチャ、さらにはコンテンツ分析や意思決定まで実にさまざまな種類があります。最新のプロセス自動化テクノロジーは、ソフトウェアやボット、そして近年では人工知能(AI)を活用して、ビジネスの効率を高めています。
プロセス自動化が今重要な理由
もはや「プロセス効率化技術は投資する価値があるか?」という疑問はありません。
それは「組織はそれなしで追いつくことができるか?」ということです。
多くの組織にとって、競争力を維持して顧客の期待に応えるためには、プロセスの効率化への投資が不可欠です。「Market Momentum Index: Intelligent Automation, Artificial Intelligence, and Data」の調査(Hylandの支援を受けてDeep Analysis社により実施)によると、インテリジェントオートメーションの取り組みだけでも、回答者の組織の88%で進行中または実施中という結果でした。これは、組織がプロセス自動化に傾倒しているだけでなく、ツールの高度化を進めることにも関心があることを示しています。
Gartnerは2025年版「Market Guide for Business Process Automation Tools」で、「プロセス自動化がAIプログラムに統合されるにつれて、根本的な変化が生じる可能性が高まっている」と述べています。
プロセス自動化のメリット
プロセス自動化は速度と精度を高めることで組織にメリットをもたらすだけでなく、従業員のために職場環境を改善したり、お客様にサービスを提供する際の雰囲気を向上したりすることもできます。
他にも次のようなメリットがあります。
**最適化されたプロセス:**適切に構築されたプロセス自動化は、効率的かつ整理されたワークフローを実現します。一方、手作業によるプロセスでは、従業員がワークフローを維持するために場当たり的な対応を行うことがあります。通常、こうした応急措置をとり続けていると、いずれ規模が拡大したときにプロセスに問題が生じる原因となります。
**手作業の削減:**ワークフローで誰かがドキュメントを読んでデータを入力する必要がある場合、プロセス自動化により時間を短縮できます。AIを活用することで次のステップに関して決断を下すこともできます。
**生産性とイノベーションの向上:**機械的作業を自動化することで、チームがビジネスにおいてより重要な、イノベーションに関するものや、顧客によりパーソナルな価値をもたらす業務などに注力できるようになります。
**精度の向上:**作業によるプロセスではミスが発生しやすく、データのわずかな誤りでも大きなコストにつながる可能性があります。一方、プロセス自動化はルールに従って動作し、パラメーターに合わないものを自動的に検知します。さらに、このソリューションにAIを組み合わせることで、AIが自ら学習し、問題解決に取り組めるようになります。
**コスト削減:**迅速かつ正確なプロセスに微調整を加えることで、非効率な部分が解消されます。これによりコストが削減され、優先分野に再投資できるようになります。
**コンプライアンスの厳格化:**標準化されたプロセスを一貫して実行することでコンプライアンスが強化されます。監査証跡の自動化を提供するソリューションは時間を短縮し、コンプライアンスの証明に役立ちます。
**拡張性の向上:**需要が季節によって大きく変動する企業や急成長期にある企業は、プロセスを自動化することで作業負荷の増加を簡単に補強できます。
**AI導入の第一歩にお勧めのステップ:**インテリジェントキャプチャからプロセスや成果を最適化する機械学習まで、AIを活用することで継続的に改善を進め、自動化のメリットを維持できます。
Valeris社は、Hyland IDPを導入することにより、患者登録に関する文書処理を効率化しました
「私たちは、さまざまなドキュメントタイプを学習できるだけでなく、各タイプ内のバリエーションも継続的に学習し、時間の経過とともに精度が向上するソリューションを必要としていました」と、Valeris社の情報技術担当VPであるAaron Seamans氏は述べています。「Hyland IDP はまさにそれを実現してくれました」。
Valeris社がHyland IDPを使用して、文書の処理にかかる時間を40%短縮した事例の詳細は、こちらをご覧ください。
プロセス自動化事例
プロセス自動化はほぼすべての業界で、多数の部門にわたって利用でき、その用途は広範囲に及びます。以下では組織での活用方法の参考となるように、プロセス自動化のユースケースを数件紹介しています。
ヘルスケア
大規模な医療機関は、年間で数百万件に及ぶ患者文書や医療記録を受け取ります。これらの文書は、最適な診療判断を行うために迅速に分類する必要があります。
ある大手企業は、インテリジェントキャプチャ、抽出、検証技術を利用して医療記録の分類プロセスを自動化し、医療機関と患者の両方の生活を改善しています。データは正確に早期にシステムへ取り込まれ、その後ボットによって適切な場所へ移動され、必要な担当者の手元に届けられました。その結果、医療従事者は、手作業で処理する場合よりもはるかに迅速にデータにアクセスできるようになりました。
金融サービス
ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)で使用されるようなボットは、住宅ローンの貸付文書に収録されているデータの特定、適切な場所への移動、ローンの組成や引受などの適切なシステムへの転送が簡単にできます。
政府
ある郡の監査官事務所では、6人の職員が毎年、半年近くをかけて9万件の動産税申告書を手作業で処理していました。
次に、対応範囲の広いRPAシステムを導入しました。これにより、システムに税務申告データを入力するための反復的な単純作業を自動化しました。さらに、条件付きビジネスルールを使用することで、RPAがデータミスや不正なデータにフラグを立てやすくしました。フラグされたデータは人間の監査人に見直しのために送信されました。このシステムの1年目に、郡は申告書の3分の1を人間の手を一切借りずに処理できるようになりました。
> 事例を読む | サウスカロライナ州ホリー郡がプロセス自動化に成功した方法
教育
インディアナ州立大学(ISU)は、キャンパス運営における既存のサードパーティソリューションに課題を抱えていました。その中でも、特に学資援助の処理で速度が遅く、機能に限りがありました。
これらの問題に対処するために、ISUはHyland Automateを導入しました。このクラウドネイティブプラットフォームは、すでに利用しているHyland Perceptive Contentシステムとシームレスに統合することができます。Automateによりデジタル署名と条件付きフィールド表示のある動的なフォームが利用でき、効率性とユーザーエクスペリエンスが向上します。
ISUは従来のフォームソリューションを廃止することで、柔軟性に欠け、統合ができないことで生じる問題を克服しました。同大学は、Automateの使用を他の部門にも拡大し、ワークフローを合理化して大学全体の業務効率を向上させる予定です。
> 事例を読む | インディアナ州立大学はフォームとプロセスの管理方法を変革
インディアナ州立大学がHylandのクラウドネイティブソリューションを活用して運用効率を向上させた方法をご覧ください。
> 事例を読む | インディアナ州立大学はフォームとプロセスの管理方法を変革
買掛部門
ある不動産投資会社は、50拠点のオフィスで紙ベースの手順を使用していました。請求書の処理時間は最大30日かかりました。請求書の内容もバラバラであったため、従業員、顧客、利益に悪影響が及んでいました。
そこで同社は、業務システムであるJD Edwardsとの主な統合とAIを搭載する買掛金プロセス自動化ソリューションの導入に踏み切り、支払いサイクルを数週間短縮することに成功しました。今では、従業員は午前中に請求書を1ヶ所にキャプチャし、午後に小切手を切ることができます。しかも、データ品質が向上し、請求書の紛失が一切なくなりました。
> 事例を読む | インテリジェントなプロセス自動化により年間100万ドルのコスト削減を達成
人事部門
ある小売企業の人事チームでは、複数のオフィスを構え、紙ベースの手順で業務を管理するのは困難であると気付きました。ところが、コンテンツサービス・プラットフォームにプロセス自動化コンポーネントを導入したことで状況が変わりました。プロセス自動化という新技術によって、コンテンツのデジタル化、ドキュメント保有の自動化、ワークフローのサイロ解消を実現できました。以前は何日も机に積み上げられていたドキュメントは、今ではチーム全体に状態が表示され、処理が円滑に進行するようになっています。
> 事例を読む | 人事チームがドキュメント保有を自動化
プロセス自動化のタイプ
自動化ソリューションが進化する中で、私たちはアイザック・ニュートンの「もし私が他の人より遠くを見ているとすれば、それは巨人の肩の上に立っているからだ」という言葉を思い出します。
プロセス自動化では、比較的シンプルなものから高度なものや、AIを搭載した最新のテクノロジーまで、実に幅広い自動化テクノロジーを活用できます。重要なのは、自社のユースケースや要件によって最適な自動化ソリューションが決まるという点です。幸いなことに、選択肢は豊富にあります。あらゆる業務に適したツールが存在し、場合によっては複数の自動化テクノロジーを組み合わせる必要があるかもしれません。
利用可能なオプションをいくつか見てみましょう。
ビジネスプロセス自動化 (BPA)
ビジネスプロセス自動化(BPA)は、繰り返し発生するビジネス活動やサービスを統合し、自動化するのに役立ちます。これにより、日常的な基幹業務の正確性、効率性、可視性、コンプライアンスが向上します。
インテリジェントなプロセス自動化(IPA)
インテリジェントなプロセス自動化(IPA)は、組織のプロセスを革新し、ユーザーの日常的かつ反復的なタスクを排除し、AIを搭載したボットにそうした作業を任せます。これにより、作業が迅速化し、手作業によるミスが減るだけではなく、やり取りを簡素化します。
インテリジェントドキュメント処理(IDP)
インテリジェントなドキュメント処理(IDP)は、RPAや光学式文字認識(OCR)の固定的な機能を超える、AI搭載のデジタルソリューションです。IDPはAIを活用して読み取り、半構造化および非構造化コンテンツ内のテキストや書式を理解します。この機能により、帳票や文書を自動的に処理できるようになります。
従来のIDPアプリケーションは、機械学習(ML)テクノロジーを用いて、文書を理解する方法をIDPソフトウェアに「学習」させていました。一方、次世代のIDPソリューションは大規模言語モデル(LLM)を活用し、単純なテキスト認識から深い文書理解や推論へと進化しています。
ワークフローの自動化
ワークフロー自動化とは、ルールやロジックを用いて手作業のタスク、文書処理、データフローを自動化することです。ワークフローとは、目的を達成するために特定の順序で完了しなければならない一連のタスクを指します。
当社は、途方もないほど大規模で入り組んだ社内調達プロセスの完全自動化を実現しました。完全に自動化することで、プロセスから紙を一切なくすことができました。また、支援を必要とするさまざまな機関向けに、バックエンドやワークフローのプロセスも数多く手がけています。
ロボティック・プロセス・オートメーション:
RPAでは、ソフトウェアとボットを併用して反復可能なビジネスタスクを自動化・標準化することで、ビジネスの効率性と正確性を向上します。システム内で予測可能な人間の行動を模倣します(例えば、標準化されたワークフローで担当者が行うであろうクリックがシステムで完了されます)。
アプリケーション統合
複数のアプリケーションを直接統合することは、人間の介入を必要とせずにデータ主体のタスクを自動化する優れた方法にもなり得ます。
エージェントプロセス自動化
インテリジェント自動化の次なる段階であるエージェント型プロセス自動化は、あらかじめ決められたスクリプトに依存せずに、AIエージェントが複雑なタスクやビジネスプロセス全体を自律的または半自律的に実行します。必要に応じて、AIエージェントは人間や他のAIエージェントと連携したり、システム統合やソフトウェアアプリケーション、その他の非エージェント型ツールや自動化テクノロジーを活用したりして、タスクを完了することができます。
エージェント型プロセス自動化では、組織内の他の自動化テクノロジーをすべて置き換える必要はありません。実際、既存の自動化戦略をAIエージェントで補完することが、この次世代テクノロジーの価値を最速で最大化する場合があります。
AIテクノロジーを活用するエージェント型プロセス自動化は人による介入を減らし、より賢明な意思決定を促進することで、ビジネスの在り方を再構築します。AIエージェントを統合的に管理するツールを利用すれば、AIエージェントの構築と展開に加え、AIコンポーネント、サービス、エージェント、RPAボットをプロセスに組み込むことが可能です。
> 詳しくはこちら | AIエージェントの力を探る
Agentic process automation
職場でのインテリジェントなプロセス自動化
「AIは人間を完全に置き換えるのではなく、作業の妨げになる部分を置き換えることができます」と、Hylandのジテッシュ・S・ガーイCEOはFast Companyの最近の記事で述べます。「戦略的に使う必要があるだけです」
そして、多くの組織が実際に戦略的に活用しています。Deep Analysisの調査によると、「インテリジェントオートメーションとAIの登場で、組織は既存のエンタープライズアプリケーションスタックを刷新することを検討し始めている」とのことです。
例えば、回答者の大多数がコアシステムを置き換える計画を立てていました。
74%が、AI対応の代替システムに自社のERPシステムを置き換えることに「前向き」または「非常に前向き」であると回答しました
82%がECM/文書管理システムについても同様であると回答しました。
つまり、成功を収めるためにリーダーが問うべき内容は「AIで仕事をなくす方法は?」ではなく、「チームが最も意義のある仕事をするために必要なのはどのようなテクノロジーか?」であるべきということです。
> 詳細はこちら | インテリジェントオートメーションの未来に関する10の洞察
プロセス自動化の未来はAIで決まる
黎明期のプロセス自動化ソリューションには、現在AIに搭載されている潜在能力はありませんでした。単刀直入に言って、人工知能はすべてを一変させます。
組織はAIの成熟に伴い、自動化を視野に入れる作業範囲を拡大できます。
従来、自動化可能なプロセスは、反復的でプログラム可能な経路に限定されていました。ところがAIの登場により、構造化されていない動的プロセスにも適用できるようになっています。かつては人間の確認や介入が必要だったのに対し、今では機械に正確な処理を教え込むことができます。機械は処理をしながら人間に近い行動を学ぶだけでなく、精度の改善や速度の向上もできるようになっています。
組織はプロセス自動化にAIを取り入れることで、自動化拡大活動で得られる価値と影響を劇的に高めることができます。
実績から得た知識に依存するプロセスでは、例えば担当者1人が知識を独占するといった危険な状況につながる場合があります。AIを使えばこうしたプロセスを大幅に改善できます。AI活用型自動化ソリューションは、過去の状況をソースとする膨大で複雑なデータにアクセスして理解するだけでなく、そうしたデータからインサイトと結論を導き出すこともできます。
ハイランドの主任プロダクトマネージャーであるTiago Cardosoは次のように指摘します。「成長、効率性、競争力の向上を求めて人工知能に投資するのは、もはや大胆な賭けでなく、ビジネス戦略上不可欠な要素となっています。AI技術は急速に進化しており、導入できない組織は重大なリスクにさらされる恐れがあります。AI競争で後手に回れば、機会を逃すだけでなく、ビジネススタイルが旧式になり、AIを活用する競合他社に追いつけなくなる危険性もあります。」
職場でのインテリジェントなプロセス自動化
「AIは人間を完全に置き換えるのではなく、作業の妨げになる部分を置き換えることができます」と、Hylandのジテッシュ・S・ガーイCEOはFast Companyの最近の記事で述べます。「戦略的に使う必要があるだけです」
そして、多くの組織が実際に戦略的に活用しています。Deep Analysisの調査によると、「インテリジェントオートメーションとAIの登場で、組織は既存のエンタープライズアプリケーションスタックを刷新することを検討し始めている」とのことです。
例えば、回答者の大多数がコアシステムを置き換える計画を立てていました。
74%が、AI対応の代替システムに自社のERPシステムを置き換えることに「前向き」または「非常に前向き」であると回答しました
82%がECM/文書管理システムについても同様であると回答しました。
つまり、成功を収めるためにリーダーが問うべき内容は「AIで仕事をなくす方法は?」ではなく、「チームが最も意義のある仕事をするために必要なのはどのようなテクノロジーか?」であるべきということです。
> 詳細はこちら | インテリジェントオートメーションの未来に関する10の洞察
プロセス自動化とHyland
Hylandのインテリジェントなプロセス自動化ソリューションは、ビジネスプロセスをシームレスにデジタル化し、ワークフローを最適化し、チームのよりスマートかつ迅速な業務遂行を可能にする洞察を提供することで、企業の運営方法を変革します。
AI駆動型の自動化を中核に据えたHylandは、確かな成果を実現します。包括的な自動化ツールは単に手作業を排除するだけでなく、エンタープライズのリーダーが求める拡張性とセキュリティを備え、組織固有のニーズに適応するインテリジェントなワークフローを可能にします。
Hyland自動化ツール:
Hyland RPA: 予測可能なタスクに対して真のエンドツーエンド自動化を提供する、ローコードのドラッグ&ドロップツールを備えた包括的なロボティックプロセスオートメーションスイートです。
**Hyland IDP:**高度なAIを利用してドキュメントのキャプチャ、抽出、分類を自動化し、データを効率的かつ正確に処理します。
Hyland Automate: AIによる自動化を活用して、複雑なプロセスを簡素化し、手作業を削減し、業務効率を向上させます。
**Hyland Agent Builder:**インテリジェントなエージェントを構築して、プロセスのスマート化を推進し、大規模なAI実装を実現します。
**Hylandの自動化ツール一式は、プロセス自動化ワークフローに人間同様のインテリジェントな機能を提供します。**従来のプロセスには人間が担う部分は遅く正確性に欠けるという弱点がありましたが、Hylandはこうした弱点を排除することで、AIを活用したテクノロジーの使用を可能にしながら、効率性と正確性を向上させます。
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